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一文秒懂python正则表达式常用函数01 Re概览
Re模块是python的内置模块 ， 提供python常用函数类型了正则表达式在python中的所有用法，默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹（如 ..\Python\Python37\Lib） 。主要提供了3大类字符串操作方法：
字符查找/匹配
字符替换
字符分割
由于是面向字符串类型的模块 ， 就不得不提到字符串编码类型 。re模块中，模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ， 也可以是8位字节串 (bytes，2位16进制数字，例如\xe5) ， 但要求二者必须是同类型字符串 。
02 字符串查找/匹配
预编译：compile
在介绍查找和匹配函数前 ， 首先需要知道re的compile函数，该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型，以便后续快速匹配和复用
import repattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}')type(pattern) #re.Pattern
此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern)，命名为pattern，用于匹配2-5位小写字母的模式串 。后续在使用其他正则表达式函数时，即可使用pattern进行方法调用 。
匹配：match
match函数用于从文本串的起始位置开始匹配，若匹配成功，则返回相应的匹配对象，此时可调用group()方法返回匹配结果，也可用span()方法返回匹配起止下标区间python常用函数类型；否则返回None
import repattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.match(text1)print(res) #if res:print(res.group()) #thisprint(res.span()) #(0, 4)text2 = '是的, this is a re test'print(pattern.match(text2))#None
match函数还有一个变形函数fullmatch，当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时，返回一个匹配对象，否则返回None
搜索：search
match只提供了从文本串起始位置匹配的结果，如果想从任意位置匹配，则可调用search方法，与match方法类似，当任意位置匹配成功，则立即返回一个匹配对象，也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串
import repattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.search(text1)print(res) #if res:print(res.group()) #isprint(res.span()) #(4, 7)pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}')text2 = '是的,this is a re test'print(pattern2.search(text2))#None
match和search均用于匹配单个结果，唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配，而后者从任意位置匹配 ， 匹配成功则返回一个match对象 。
全搜索：findall/finditer
几乎是最常用的正则表达式函数 ， 用于寻找所有匹配的结果，例如在爬虫信息提取中，可非常方便地提取所有匹配字段
import repattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.findall(text1)print(res) #[' is', ' re', ' test']
findall返回的是一个列表对象类型，当无匹配对象时，返回一个空列表 。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存，可以调用finditer函数返回一个迭代器类型，其中每个迭代元素是一个match对象，可继续调用group和span方法获取相应结果
import repattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}')text1 = 'this is a re test'res = pattern.finditer(text1)for r in res:print(r.group())"""isretest"""
当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时，上述所有方法也可直接调用re类函数 ， 而无需事先编译 。此时各方法的第一个参数为模式串 。
import repattern = re.compile(r'\d{2,5}')text = 'this is re test're.findall('[a-z] ', text) #['this', 'is', 're', 'test']03 字符串替换/分割
替换:sub/subn
当需要对文本串进行条件替换时，可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法)，相应参数分别为模式串、替换格式、文本串，还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式 。通过在模式串进行分组，可实现字符串的格式化替换（类似字符串的format方法），以实现特定任务 。
import retext = 'today is 2020-03-05'print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305'print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05'print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'
re.sub的一个变形方法是re.subn，区别是返回一个2元素的元组，其中第一个元素为替换结果，第二个为替换次数
import retext = 'today is 2020-03-05'print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)
分割：split
还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割，相当于.split()方法的一个加强版 ， 实现特定模式的分割，返回一个切割后的结果列表
import retext = 'today is a re test, what do you mind?'print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?']04 总结
python中的re模块提供了正则表达式的常用方法，每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式
常用的匹配函数：match/fullmatch
常用的搜索函数：search/findall/finditer
常用的替换函数：sub/subn
常用的切割函数：split
还有其他很多方法，但不是很常用，具体可参考官方文档
另外 ， python还有第三方正则表达式库regex可供选择
到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持python常用函数类型！
python 函数参数类型 python 的函数参数类型分为4种：
1.位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数，位置参数也可以叫做必要参数，函数调用时必须要传的参数 。
当参数满足函数必要参数传参的条件 ， 函数能够正常执行：
add(1,2)#两个参数的顺序必须一一对应，且少一个参数都不可以
当我们运行上面的程序,输出:
当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了一个参数时，程序会抛出异常
add(1)
当我们运行上面的程序,输出：
当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了三个参数时，程序会抛出异常
add(1,2,3)
当我们运行上面的程序,输出
2.关键字参数：用于函数调用，通过“键-值”形式加以指定 。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求 。
add(1,2) # 这种方式传参 ， 必须按顺序传参：x对应1，y对应:2
add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数（可以不按顺序）
正确的调用方式
add(x=1, y=2)
add(y=2, x=1)
add(1, y=2)
以上调用方式都是允许的，能够正常执行
错误的调用方式
add(x=1, 2)
add(y=2, 1)
以上调用都会抛出SyntaxError 异常
上面例子可以看出：有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的
3.默认参数：用于定义函数，为参数提供默认值 ， 调用函数时可传可不传该默认参数的值，所有位置参数必须出现在默认参数前 ， 包括函数定义和调用，有多个默认参数时 ， 调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，也可以不按顺序提供部分默认参数 。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上
默认参数的函数定义
上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式，第二个是错误的，因为位置参数在前，默认参数在后
def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常
默认参数的函数调用
注意：定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象，容易掉坑
不可变对象：该对象所指向的内存中的值不能被改变，int,string,float,tuple
可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变，dict,list
这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度，后续会写相关的专题文章讲解
举一个简单示例
4.可变参数区别:定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数
可变参数主要有两类：
*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*，args只是约定俗成的变量名 ， 可以替换其他名称
**kwargs：(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数，,将被分配给一个字典 ， 参数名前带**，kwargs只是约定俗成的变量名 ， 可以替换其他名称
*args 的用法
args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数
语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词，args相当于一个变量名，可以自己定义的
在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数 。在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果 。
还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加（*） 号
理解* * kwargs
**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict
下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注
Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数 。它只是一个表达式，函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多 。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数 。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时 ， 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同 。
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